[AI新規事業創出]Qualitegが考える、ビジネスモデル設計でやるべきこと、やってはいけないこと

[AI新規事業創出]Qualitegが考える、ビジネスモデル設計でやるべきこと、やってはいけないこと

Qualiteg blogを訪問してくださった皆様、こんにちは。Micheleです。AIを活用した新規事業やマーケティングを手がけている私には、クライアントからよく寄せられる質問があります。AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、このブログを通じて私なりの解答をご提供したいと思います。


ビジネスモデル設計は、起業家や経営者にとって最も重要な戦略的意思決定の一つです。成功する企業と失敗する企業を分けるのは、このビジネスモデルの巧拙にほかなりません。

本日は、ビジネスモデル設計における重要なポイントと、避けるべき落とし穴について詳しく解説します。

やるべきこと

1. 顧客価値の徹底的な理解

最も重要なのは、顧客の真のニーズを深く理解することです。単なる表面的な市場調査ではなく、顧客の潜在的な課題、悩み、願望を徹底的に分析する必要があります。以下のアプローチが効果的です。

  • ペルソナ分析の実施(どのターゲットセグメントの誰を狙うのか)
  • 顧客へのインタビューと深い対話(できれば1on1で90分)
  • 顧客の行動観察や課題解決のためのエスノグラフィック調査(ユーザーの自宅訪問などですとよりリラックスして対応してくださるのでお勧めです)

2. 独自の価値提案の開発

競合他社と差別化できる唯一無二の価値提案を作ることが重要です。これは単なる製品や機能の違いではなく、顧客に対して提供できる本質的な価値です。

  • 競合分析を徹底的に行う(単なるスペック比較の○×表にならないように、、)
  • 自社の独自の強みを明確にする
  • 市場で真に必要とされるユニークな解決策を考案する(解決策が特段ユニークでなくてもUIUXが良いと愛されるサービスになります。)

3. 柔軟なビジネスモデル設計

市場の変化に対応できる柔軟性を持つことが重要です。以下の要素を考慮しましょう。

  • 複数のシナリオを想定した戦略立案(収入源は一方通行ではなく複数にまたがるのが吉)
  • 迅速な pivot(方向転換)の可能性を残す
  • 継続的な市場調査と仮説検証(自社のValue Proposisionと他社の価格の比較などは常に行いましょう。)

4. 収益モデルの明確化

どのように収益を生み出すかを明確に設計することが重要です。以下の観点から検討しましょう。

  • 多様な収益ストリームの検討
  • スケーラビリティを考慮した収益モデル
  • 長期的な収益性の確保(安定性が安心を生みます)

5. テクノロジーと innovation の活用

最新のテクノロジーとイノベーションを積極的に取り入れることで、競争優位性を確保できます。

  • 最新テクノロジーのトレンド調査
  • デジタルトランスフォーメーションの検討
  • イノベーション創出のための環境づくり

株式会社Qualitegの Innovation-Crossは、イノベーション共創の専門家集団による包括的支援プログラムです。企業の現状分析に基づく精緻な戦略策定から、オープンイノベーションの実行支援まで、革新創出の全プロセスをプロフェッショナルの視点でサポート。

アイデアワークショップ、ハッカソン企画、AI技術活用など、多様な専門領域をカバーする実践的アプローチで、社内外のリソースを最適に組み合わせた価値創造を実現します。「自社内だけでは革新が難しい」という課題に、経験豊富な専門コンサルタントが明確な解決策を提示し、イノベーション創出を確実な成功へと導きます。

やってはいけないこと

1. トレンドや他社の単純な模倣

他社の成功モデルをそのまま真似することは危険です。市場環境、自社の強み、顧客ニーズや自社のアセットは常に異なるためです。

2. 顧客視点の欠如

顧客の本当のニーズを無視して、自社の都合だけで設計することは致命的な誤りです。常に顧客価値を中心に考えることが重要です。

また、ここでお話しする顧客価値とは、「お客がお金を払ってまで欲しいと思えるソリューション」であり、単なるお世辞の「いいね」とは異なりますので気を付けてくださいね。

3. 過度に複雑なビジネスモデル

複雑すぎるモデルは実行が困難で、リソースを浪費します。シンプルで明確なモデルを目指しましょう。

4. 短期的思考

目先の利益のみを追求し、長期的な成長戦略を無視することは避けるべきです。持続可能な成長を常に意識しましょう。

5. データに基づかない意思決定

直感や経験則のみに頼る意思決定は危険です。データ駆動型のアプローチを心がけましょう。

最後に

ビジネスモデル設計は、一度作れば終わりというものではありません。常に市場環境を注視し、柔軟に修正と改善を続けることが成功への鍵となります。顧客価値を中心に、独自の強みを活かしたモデルを追求していきましょう!

成功するビジネスモデルは、顧客の課題を深く理解し、独自の解決策を提供できる企業にのみ開かれています。

常に学び、挑戦し続ける姿勢こそが、優れたビジネスモデル設計につながるのです。ぜひあきらめずに何度もUpdateをしてみてください。


コラムを最後までお読みいただき、誠にありがとうございます。私たちQualitegは、AI技術や新規事業の企画方法に関する研修およびコンサルティングを提供しております。もしご興味をお持ちいただけた場合、また具体的なご要望がございましたら、どうぞお気軽にこちらのお問い合わせフォームまでご連絡くださいませ。

また、新規事業創出のステップを体得したいという方にご好評のワークショップも実施しております。それぞれの担当者の方が役員目線で事業を考えるという点にフォーカスしたトレーニング内容となっており、企画担当者の方だけではなく、カウンターパートのエンジニア、デザイナー、マーケターの方にもご受講いただけるコンテンツとなっております。


navigation

Read more

ログを ちょこっと grep するツール "ちょこぐれっぷ" つくりました

ログを ちょこっと grep するツール "ちょこぐれっぷ" つくりました

こんにちは! 今日はちょこっとしたツールをつくりました。 ログをちょこっとgrepするツールです。もちろん無料。 chocoGrep - ちょこっとgrep!ログフィルタツールちょこっとgrepするならchocoGrep!「error or warning」と書くだけの簡単or/and検索。AIエージェントに渡す前にログを最適化。正規表現不要、インストール不要。chocoGrepQualiteg Inc. Cursor、Devin、Claude Code、ChatGPT——AIコーディングエージェントにエラーログを渡してデバッグを手伝ってもらう。もう日常ですよね。 でも、 * ログを全部貼り付けたら、AIの応答がやたら遅い * 「トークン制限を超えました」と怒られる * 大量のログの中から、AIが的外れな部分に注目してしまう そこで、つくったちょこっとgrepするためのツールです 名付けて ちょこぐれっぷ!chogoGrep! chocoGrepって何? ブラウザで動く、ゆるいgrepツールです。 ログを貼り付けて、検索ワードを入れるだけ。インストール不要

By Qualiteg プロダクト開発部
GPUを使った分散処理で見落としがちなCPUボトルネックとtasksetによる解決法

GPUを使った分散処理で見落としがちなCPUボトルネックとtasksetによる解決法

こんにちは! 複数枚のGPUをつかった並列処理システムを設計しているときCPUについてはあまり考えないでシステムを設計してしまうことがあります。 「機械学習システムの主役はGPUなんだから、CPUなんて、あんまり気にしなくてよいのでは」 いいえ、そうでもないんです。 推論中のあるタイミングに急に動作が遅くなったりするときCPUが原因であることがけっこうあります。 概要(5分で分かる要点) 先日GPUを使った並列処理システムで、予期しないCPUボトルネックが発生し、パフォーマンスが大幅に低下する問題に遭遇しました。 複数のプロセスが異なるGPUを使用しているにも関わらず、処理が極端に遅くなる現象の原因は、処理パイプラインの一部に含まれるCPU集約的な計算処理でした。 問題の症状 * 単一プロセス実行時:正常な速度 * 複数プロセス並列実行時:処理時間が数倍に増加 * GPUリソースに競合なし(nvidia-smiで確認済み) 根本原因 処理パイプラインにGPUに適さないCPU集約的な計算(データ前処理、統計変換など)が含まれており、複数プロセスが同じCP

By Qualiteg プロダクト開発部
Model Context Protocol完全実装ガイド 2025- 仕様変遷から最新Streamable HTTPまでの全て

Model Context Protocol完全実装ガイド 2025- 仕様変遷から最新Streamable HTTPまでの全て

こんにちは! 現在、LLM業界で破竹の勢いでひろまっているMCPについて、本日はとくに実装面について解説していきたいとおもいます。 MCP、MCPとひとくちにいっていますが、実は短期間でけっこう「標準」とよばれる仕様が変化しておりますので、仕様のバリエーションを順を追って解説しつつ、実際に実装をしていきたいとおもいます。 さて、MCPですが、2024年後半、Anthropicが発表したModel Context Protocol(MCP)は、AI分野における重要な転換点となりました。 従来、各AIベンダーが独自に実装していたツール呼び出し機能(tool useと呼びます)を標準化し、AIモデルと外部システムの連携を統一的に扱える仕組みを提供しました 本記事で、MCPの誕生から現在に至るまでの技術的変遷を詳細に追いながら、2025年時点での最適な実装方法を完全なソースコードと共に解説します。特に、仕様の変化に振り回されがちな実装者の視点から、なぜ現在の形に収束したのか、そして今後どのような実装アプローチを取るべきかを明確にしていきます。 第1章 MCPが解決しようとした問題

By Qualiteg プロダクト開発部
【出展報告】ASCII STARTUP TechDay 2025

【出展報告】ASCII STARTUP TechDay 2025

こんにちは! 本日、「ASCII STARTUP TechDay 2025」に出展してまいりましたのでレポートさせていただきます! ASCII STARTUP TechDay 2025 ASCII STARTUP TechDay 2025は、2025年11月17日(月)に東京・浅草橋ヒューリックホール&カンファレンスで開催された、ディープテック・スタートアップのエコシステム構築をテーマにした展示交流・カンファレンスイベントです。 秋の展示会は本当にいいですね 本日はとてもよいお天気で、涼しくて、展示会にはピッタリの気候で朝からルンルンでした。しかも午後からの展示会ということで、気持ちに余裕をもって朝の業務をこなしていたところ、けっこうすぐに昼前になり、あわてて現場へ。 浅草橋は当社からもわりと近いという立地の良さを甘く見ておりましたが💦、なんとか予定時刻前に到着しました。やっぱり、都心開催は本当にありがたいですね。 会場へ急いでいると、おなかが「ぐ~」と鳴り 「そういえば、朝食まだだったわ」 とおもったところに、なんと私の大好きなエッセンさん🍞のトラックがあるで

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部